您现在的位置:e-works > 百味书屋 > 书籍列表 > 2017(第二届)工业软件与制造业融合发展高峰论坛论文集 > 如何让中国智能制造的数字化转型避免“优步”化

第一章 软件定义工业新基础

第七节 如何让中国智能制造的数字化转型避免“优步”化

上海市海外经济技术促进会秘书长 张礼立
 

1 智能制造“优步”么?

        在制造行业,智能化的讨论常常始于工业4.0或工业互联网。随着讨论的深入,数字化转型(Digital Transformation)渐渐跃入眼帘,而且是当下炙手可热的热门词。在脑洞大开的过程中,优步(Uber)模式似乎也是谈论的必然话题。以笔者的看法,当制造业遇上资产密集型行业,优步以消费者为导向的商家是如何使人们成为独立劳动者,或自由置业者来改变经济的模式目前并不适合制造业。
        优步以超强的变革性,在非常短的时间就改变了出租运输行业的用户体验、成本模式及该服务行业的劳动关系模式。以个性化出租服务为核心,极大地降低了出租行业的难度和成本的基础上,优步的巨大改变目前并没有在市场上创造新的力量,至少在产品和服务方面如此。
        优步向人类展示了数字化转型的力量,但是不是所有的制造业商都可以效仿的模式呢?如果我们按照优步的模型来进行一对一的转型对标的话,模型结果将出现很多家庭式的小作坊规模个体劳动者。他们以优步式的独立劳动者在制造业的产业链上从事某种生产制造活动的话,那么,中国的制造企业,在未来将不需要建立大型制造工厂或投资机床安装。小作坊似乎也很难落实职业安全与健康的规章制度,为员工安全负责。当然,由于能源的结构发生变化了,我们对制造排放物约束的法令法规也将变得更为复杂。要实现我们的十三五节能减排的目标似乎会愈来愈难,创新的推广和应用落地将会变得复杂。

2 制造行业数字化转型不同于优步

        有一种普遍看法,那就是未来物联网将会“改变一切”。我也有同感,不过,这种过度简化的想法还是需要警惕的,毕竟制造业竞争规则目前本身仍未改变。制造业的类型很多,不同类型的数字化转型的路径与方式各不相同。
        在资产密集型、连续加工行业以及基础设施运营商,数字化转型将主要涉及智能连接资产。从离散型制造企业来看,围绕着智能连接与互操作性的数字化转型,是现阶段数字转型的重点。利用智能连接操作,以数字与现实一比一的对应概念,使生产制造更加有效。数字化转型制造操作中,基于客户对产品的个性化的需求,目标是让每一种产品都能满足市场,且其可观的利润率使之成为非常可行的商业模式。
        数字化转型的关注点是企业制造客户订购的产品能力,是由产品供应商转变为服务供应商的能力,是出售能力而不是资本能力。每种类型的制造企业如何能够利用工业物联网(IIoT)、云及大数据等技术及其相关分析从而为消费者提供全新的功能及智能设备的升级元素的原因所在。如果我们今天的制造型企业不想被“优步”,那就需要迅速投资上述这些新技术来促进企业变革。

3 选择灵活的工业物联网(IIoT)平台

        从互联网到今天的物联网,在认知环境下,其本质都是人与物,都是传递信息的一种机制。“物联网”本身这个词语的出现,并不能帮助我们彻底理解这一现象及其影响。智能制造的产品的核心是不断变化的“物”的属性,是智能、连接产品不断扩展的功能及其产生的数据,从根本上不同的并不是互联网。
        当劳斯莱斯与按里程来付费的航空发动机在新兴的智能服务市场出现的时候,这种以资产智能化+服务的模式已经开始为企业创造出打破常规的契机。当这种全新的商业模式出现后,我们感受到了工业物联网与大数据的结合的人文魅力,创造了利用更先进的服务使资产在出现故障前得到维护的机会,这也就是我们倡导的工业预测性自维修的缘由。
        制造,即运营管理是供应链的四大环节之一,负责规划,组织,管理所有制造产品所需要的资源,包括设备、人力、技术、流程、信息等。其主要的职能就是统筹相关的资源与活动,将投入的资源转变成最终可销售的产品和服务。在整个供应链通过工业物联网等技术,完全可以将产品质量和品牌忠诚度提高到新的水平。
        很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了,产品设计是明确企业产品性质与特点的过程,我们在设计并且生产出消费着需要的产品的旅程中发现,产品的设定和生产要素,跟流程、工艺、市场,消费习惯,销售策略,区域,气候等等都有千丝万缕的关系,数字化能够帮我把这个轮廓勾勒出来。利用大数据的实时数据分析,通过装配必要的解决方案组件来开发同类服务中最佳的智能服务获得竞争优势。
        向客户提供智能服务平台时,客户需要对资产进行实时监控,网络连接性的重要性及投资日益增加,为更有效地提供智能服务,物联网任何协议中都应包含保证网络正常运行时间以对资产进行监测这点。制造企业将需要处理连接性、管理并分析数据的方法以及开发应用程序或混搭应用程序以满足客户要求的能力。由于这种趋势愈来愈明显,希望提供智能服务的制造企业应现在必须开始考虑选择灵活的,精心设计的工业物联网(IIoT)平台,来确保其能够为市场提供同类产品中的最佳产品奠定坚实的基础。

预防性维修VS预测性维修

图1 预防性维修VS预测性维修

4 加速升级制造服务级别管理(SLA)的建设

        列宁说“概念是帮助我们认识和掌握自然现象之间的纽结”。
        知识是人们在实践中获得的认识成果,它以概念的形式固定下来,并纳入相应的概念体系和结构中。服务级别管理(SLM)就是我们长期生产运维管理所累积的知识体系之一。服务级别管理是对服务的供应进行谈判、定义、评价、管理以及以可以接受的成本改进服务的质量流程。
        在精细化管理中,服务级别协议(SLA)是由服务提供商和客户之间签订的描述将要提供的一项或多项服务的一份协议。在协议期间它可以作为评价和调整每个细节服务的标准。如今大多数SLA是在某个资产受到损坏时才会启用。这些协议用一些符合客户体验的非技术语言进行描述的,主要以围绕响应时间制定,其操作是在指定的时间内根据该资产对企业的重要性而进行。
        法家思想中的“事断于法”、“以法定分”、“定分止争”就是主张确定各种职责,行为和权力、义务的界限,可见服务水平管理体系的建设古今中外历来都受到大家的重视。
        在智能认知的时代,制造型企业为客户提供服务的时候,这一概念是完全得到了延展与新的诠释。在智能服务级别管理(SLA)建设与制定时候,客户与远程监测平台之间的实时沟通的数据給用户提供了一个如何看待和正确监控其资产性能的成功和失败的基准。通过应用大数据预测性分析方法,不仅仅在资产发生故障之前检测到服务故障,而且要确保在故障发生之前维护人员到场或手段到位。

制造服务级别管理(SLA)与资产服务

图2 制造服务级别管理(SLA)与资产服务

        通过下一代SLA的建设,让制造型企业可以通过先进预测性监测那样清晰地看到整个供应链上产品不同周期的损坏的过程,实时了解资产性能之外,更为关键的是让企业明确价值指标与业务的方向,可以更好地协调好其他工作以确保智能服务项目长期经济实惠。

5 心动不如行动

        生存是第一,那么维持竞争力就是企业的必由之路。为了维持,甚至是提升竞争力,制造企业需要加速为客户提供某种程度的智能服务。智能制造的未来,一定是能够自主评估健康状况和退化情况并主动预防潜在资产性能,并且做出维修等不同的决策,以避免潜在客户与企业价值。
        要实现健康条件评估,就需要利用数据驱动算法分析从机械设备及其周边环境中的数据。实时设备条件信息可反馈至机械控制器以实现自适应控制,同时信息也会反馈至设备管理人员方便及时维修。操作员可根据每台设备的健康条件平衡和调节每台设备工作量和工作压力,从而最大程度优化生产和设备性能,实现主动检修计划的智能决策。
        从传统的生产制造到为客户提供资产维护服务、外包维护,乃至最终成功转向智能服务,我们的制造企业需要选择灵活的工业物联网(IIoT)平台、结合数据分析,加速升级制造服务级别管理(SLA)的建设。最终的成功一定是取决三个方面,第一,企业需要拥有精心策化的团队、杰出的领导者与领导力。第二,流程及技术方法来管理离开生产基地后资产的生命周期。第三,需要灵活多变并愿意接受将从这些新方法中获得的预测性洞见。我相信,能够在同行业中提供最佳智能服务的企业,最终将获得竞争优势。

        (本文引自《中国工业评论》, 2016 (5) :108-110)